Me­tho­di­sche Ana­ly­se von Da­ten­ma­na­ge­ment-Sys­te­men

Lehrstuhl: Datenmanagement im Maschinenbau (DMB) / Universität Paderborn

Master-, Bachelor- oder Studienarbeit

Abbildung 1: Forschungsdatenlebenszyklus Bild vergrößern

Motivation / Hintergrund der Aufgabenstellung
Die Erfassung, Analyse und Nachnutzung von Daten über den gesamten Produktlebenszyklus sowie die daraus resultierenden Potentiale etablieren sich im Ingenieurwesen. Product Lifecycle Management (PLM) ist das Management des Produktes über den gesamten Produktlebenszyklus. Dies impliziert die durchgängige Rückverfolgbarkeit von Informationen und somit Daten über alle Phasen des Produktlebenszyklus. Im industriellen Kontext werden zum Beispiel Produktdatenmanagement-Systeme oder Digitale Zwillinge verwendet, um Daten nachnutzen zu können. 
Im Vergleich dazu bestehen im Bereich der Forschung teilweise ähnliche und zusätzlich spezifische Anforderungen, die mit den Forschungsdaten einhergehen (siehe Abbildung 1). Forschungsdatenmanagement-Systeme ermöglichen das Management von Forschungsdaten über den gesamten Datenlebenszyklus bis hin zu dessen Nachnutzung im Sinne der postulierten FAIR-Datenprinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).

Aufgabenstellung / Aufgabenschwerpunkt
Die oben genannten Datenmanagement-Systeme unterliegen den Herausforderungen Daten aufzubereiten, zu strukturieren und sie einheitlich zu beschreiben, damit andere sie verstehen und nachnutzen können. In Abhängigkeit des Umfangs der (Abschluss-)Arbeit können verschiedene Ansätze und Anforderungen an Produktdatenmanagement-Systeme, Digitale Zwillinge oder Forschungsdatenmanagement-Systeme methodisch analysiert werden. Für grundlegendes Wissen wird zunächst eine Literaturrecherche durchgeführt. Danach wird ein methodisches Vorgehen erarbeitet, um spezifische Anforderungen an Datenmanagement-Systeme zu analysieren. Nach dessen Anwendung folgt eine kritische Diskussion, welche eine Evaluierung involviert. Die konkrete Aufgabenstellung ist nach Absprache anpassbar.

Voraussetzungen

  • Studierende*r des Wirtschaftsingenieurwesens, Maschinenbaus, der Informatik oder verwandter Fachgebiete
  • Sicherer Umgang mit MS Office
  • Fähigkeit zum eigenständigen wissenschaftlichen Arbeiten
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